一次能源的短缺及环境的日益恶化,世界各国都在寻找解决这一问题的途径,使得可再生能源的应用在全球范围内得到了快速的发展。在可再生能源技术发展的过程中,风能和太阳能两种丰富的能源具有很好的互补性,已得到了广泛的关注,在发电系统中也得到了推广和应用,和传统的发电技术相比,风力发电和太阳能发电能够弥补用电的短缺,且能够对环境有所改善,具有很好的研究价值和市场前景。然而,在风光互补发电系统的优化设计中,如何使太阳能光伏发电、风力发电和储能达到合理的匹配,使风光互补发电系统的总成本最少,供电可靠性良好而且清洁能源利用效率最高,即风光互补系统的多目标优化设计问题,该问题也是目前研究的一个热点。首先,针对风光互补微电网系统的多目标优化设计问题,对其组成以及其特性进行研究和分析;运用气象学WRF(Weather Research and Forecasting,天气预报模式)模式统计出甘肃嘉峪关地区全年每隔一小时的风速和太阳辐射数据,并且对风力发电机、太阳能电池、蓄电池、超级电容器进行数学模型的建立;对风机日发电量和光伏日发电量进行定义,根据系统的需求分析得出三个目标函数,分别为衡量系统的成本函数、衡量系统供电可靠性的失负荷率函数、衡量系统能源浪费率的失能量概率函数。将以上三个函数作为系统多目标优化指标。其次,为了解决风光互补微电网系统的多目标优化设计问题,本文运用CMOPSO(Multi Objective Particle Swarm Optimization,自适应网格多目标粒子群优化)算法对三个目标函数进行优化和求解。对CMOPSO算法进行分析和研究;应用标准的多目标测试函数进行了测试分析;将CMOPSO算法和多目标优化方法NSGA-II进行了比较,结果表明,CMOPSO算法相比经典的NSGA-II(Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,精英非支配解排序遗传算法)具有一定的优越性。最后,将目标函数与算法结合从三个方面进行了研究分析。选取系统成本和失负荷率为目标函数进行了两目标的优化设计分析,再选取系统成本、失负荷概率和失能量率为目标函数进行三目标的优化;对于储能方式的不同进行优化对比分析,即含有超级电容的复合储能方式和不含超级电容的单一储能方式的风光互补发电系统进行两目标和三目标的优化分析;对风光互补的发电方式、单独的风力发电方式和单独的光伏发电方式进行了优化分析比较,进一步证明了风光互补发电系统的优越性。计算及仿真结果表明:在两目标和三目标的优化中,两目标相比三目标成本更低,但是能源浪费率却高于三目标,能源的利用率提高的同时,系统成本也会随之提高;其次,无论是两目标还是三目标,复合储能都要比传统的蓄电池单一储能节约成本;相比单独的供电模式,风光互补供电能够提高发电效率。因此,本文的研究能够为新能源发电和微电网的推广应用提供良好的学术和理论价值。